Muel, Shendy Sandra, B2A016033 (2020) ANALISIS SENTIMEN PADA TWITTER GOJEK DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER MENGGUNAKAN VISUALISASI LATENT DIRICHLET ALLOCATION. Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Muhammadiyah University, Semarang" not defined].
|
Text
0. Cover.pdf Download (542kB) | Preview |
|
|
Text
2. Lembar Pengesahan Pembimbing (SCAN).pdf Download (407kB) | Preview |
|
|
Text
3. Lembar Pengesahan Skripsi (SCAN).pdf Download (550kB) | Preview |
|
|
Text
6. ABSTRAK.pdf Download (592kB) | Preview |
|
|
Text
12. BAB I.pdf Download (496kB) | Preview |
|
|
Text
13. BAB II.pdf Download (803kB) | Preview |
|
Text
14. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (479kB) | Request a copy |
||
Text
15. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (717kB) | Request a copy |
||
|
Text
16. BAB V.pdf Download (461kB) | Preview |
|
|
Text
17. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (486kB) | Preview |
|
Text
LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (567kB) | Request a copy |
||
|
Text
Jurnal Ilmiah.pdf Download (1MB) | Preview |
Abstract
Gojek adalah transportasi berbasis online yang sudah memiliki aplikasi mobile, serta mempunyai akun di media sosial, sehingga memudahkan pengguna gojek untuk memberi opini. Banyaknya opini pada media sosial memerlukan sebuah metode yang dapat mengkategorikan opini tersebut secara otomatis, apakah termasuk positif atau negatif. Analisis sentimen adalah suatu proses dalam mendeteksi teks secara kontekstual, ini menentukan suatu teks memiliki makna positif atau negatif. Naïve Bayes Classifier adalah metode klasifikasi text mining yang penggunaannya serta waktu pemrosesannya cepat mudah diimplementasikan dengan struktur yang cukup sederhana dan tingkat efektifitas yang tinggi. Latent Dirichlet Allocation adalah metode statistika yang digunakan untuk mengetahui trend topik pada sebuah dokumen. Tujuan penelitian ini adalah ingin mendapatkan hasil akurasi klasifikasi sentimen twitter gojek serta trend topik apa saja yang sering dibahas oleh pengguna twitter terhadap gojek. Hasil yang didapatkan hampir sebagian pengguna twitter memberikan penilaian positif kepada gojek dengan hasil akurasi yang didapatkan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier sebesar 78.55% dan trend topik yang didapatkan menggunakan Latent Dirichlet Allocation terdapat kata-kata tentang fitur. Dibuktikan dengan kemunculan kata “gojek”, “voucher”, “butuhnya”, “makanan”, dan “goride”. Dari sini dapat diketahui bahwa pengguna media sosial twitter membutuhkan voucher makanan dan goride dari gojek. Kata Kunci : Analisis Sentimen, Gojek, Latent Dirichlet Allocation, Naïve Bayes Classifier, Topic Modelling.
Item Type: | Thesis (Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) ) |
---|---|
Call Number: | 009/Statistik/X/2020 |
Subjects: | L Education > Statistics |
Divisions: | Faculty of Agricultural Science and Technology > S1 Statistics |
Depositing User: | perpus unimus |
URI: | http://repository.unimus.ac.id/id/eprint/4249 |
Actions (login required)
View Item |